【正态分布的期望和方差】正态分布的期望和方差怎么求

【正态分布的期望和方差】正态分布的期望和方差怎么求

【答案】 不用二重积分的,可以有简单的办法的.
　　设正态分布概率密度函数是f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]
　　其实就是均值是u,方差是t^2,答案网不太好打公式,你将就看一下.
　　于是：
　　∫e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=(√2π)t.（*）
　　积分区域是从负无穷到正无穷,下面出现的积分也都是这个区域,所以略去不写了.
　　（1）求均值
　　对（*）式两边对u求导：
　　∫{e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*[2(u-x)/2(t^2)]dx=0
　　约去常数,再两边同乘以1/(√2π)t得：
　　∫[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]*(u-x)dx=0
　　把(u-x)拆开,再移项：
　　∫x*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=u*∫[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx
　　也就是
　　∫x*f(x)dx=u*1=u
　　这样就正好凑出了均值的定义式,证明了均值就是u.
　　(2)方差
　　过程和求均值是差不多的,我就稍微略写一点了.
　　对(*)式两边对t求导：
　　∫[(x-u)^2/t^3]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=√2π
　　移项：
　　∫[(x-u)^2]*[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]dx=t^2
　　也就是
　　∫(x-u)^2*f(x)dx=t^2
　　正好凑出了方差的定义式,从而结论得证.

哦，回答的不错